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PGC2018-098813-B-C31

Financiado

NUEVOS PARADIGMAS DE COMPUTO Y ARQUITECTURAS HETEROGENEAS PARALELAS PARA LA MEJO...

NUEVOS PARADIGMAS DE COMPUTO Y ARQUITECTURAS HETEROGENEAS PARALELAS PARA LA MEJORA EN VELOCIDAD Y ENERGIA DE TAREAS DE OPTIMIZACION Y CLASIFICACION EN APLICACIONES BIOMEDICAS EL PRESENTE SUBPROYECTO BUSCA MEJORAR LAS TECNICAS Y LOS RESULTADOS OBTENIDOS POR LOS PROYECTOS PREVIOS TIN2012-32039 Y TIN2015-67020-P JUNTO CON LA GENERACION DE CONOCIMIENTO Y ENTREGABLES EN:1, EL DESARROLLO DE NUEVOS PROCEDIMIE... ver más

01/01/2018

UGR

244K€

Presupuesto del proyecto: 244K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE GRANADA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 5507

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2018-01-01

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Participantes

UGR

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE GRANADA

Total investigadores 5507

Presupuesto del proyecto 244K€

Descripción del proyecto EL PRESENTE SUBPROYECTO BUSCA MEJORAR LAS TECNICAS Y LOS RESULTADOS OBTENIDOS POR LOS PROYECTOS PREVIOS TIN2012-32039 Y TIN2015-67020-P JUNTO CON LA GENERACION DE CONOCIMIENTO Y ENTREGABLES EN:1, EL DESARROLLO DE NUEVOS PROCEDIMIENTOS PARA RESOLVER PROBLEMAS DE CLASIFICACION Y OPTIMIZACION DE ALTA DIMENSIONALIDAD MEDIANTE EL APROVECHAMIENTO DE LAS MEJORAS EN ARQUITECTURAS DE COMPUTO HETEROGENEAS QUE INTERCONECTAN NODOS, INCLUIDOS NUCLEOS DE CPU Y ACELERADORES, COMO UNIDADES VECTORIALES Y GPUS, E INCLUSO ARQUITECTURAS ESPECIFICAS, COMO TPUS, COMO LA EFICIENCIA DE TALES ALGORITMOS PARALELOS SE EVALUARA NO SOLO TENIENDO EN CUENTA LA VELOCIDAD SINO TAMBIEN EL CONSUMO DE ENERGIA, TAMBIEN SE INVESTIGARAN LAS MEJORAS EN LAS ESTRATEGIAS DE PLANIFICACION DE CONSUMO DE ENERGIA QUE HEMOS DESARROLLADO EN EL PROYECTO TIN2015-67020-P PARA NODOS GPU-CPU JUNTO CON NUEVOS ENFOQUES QUE TOMAN EN CUENTA LOS ENTREGABLES DEL SUBPROYECTO 3,2, EL USO DE NUEVOS PARADIGMAS Y ALTERNATIVAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO PARA DISEÑAR PROCEDIMIENTOS EFICIENTES, TANTO EN EL USO DEL TIEMPO COMO DE LA ENERGIA ELECTRICA, PARA PROBLEMAS DE CLASIFICACION Y OPTIMIZACION DE ALTA DIMENSIONALIDAD, ESTOS NUEVOS ENFOQUES INCLUYEN LOS BASADOS EN REDES NEURONALES PROFUNDAS Y LA OPTIMIZACION DE SUS HIPERPARAMETROS, Y LA IMPLEMENTACION CO-EVOLUTIVA COOPERATIVA DE ALGORITMOS DE OPTIMIZACION MULTIOBJETIVOS, COMO LOS BASADOS EN PARADIGMAS DE ENJAMBRE,3, LA INVESTIGACION SOBRE APLICACIONES RELACIONADAS CON LOS DESAFIOS DE LA SOCIEDAD DIGITAL EN LA INGENIERIA BIOMEDICA QUE INVOLUCRA LA MONITORIZACION CONTINUA DE BIOSEÑALES, EN LAS QUE ES NECESARIO IDENTIFICAR CARACTERISTICAS ESPECIFICAS, POR UN LADO, ESTAS APLICACIONES NECESITAN SISTEMAS ESPECIFICOS DE HARDWARE / SOFTWARE PARA EXTRAER LAS SEÑALES Y CLASIFICARLAS Y REACCIONAR ANTE ELLAS TIEMPO REAL, POR OTRO LADO, LA COMPUTACION DE ALTO RENDIMIENTO PERMITIRA ABORDAR LOS PROBLEMAS DE OPTIMIZACION Y CLASIFICACION EN ESPACIOS DE ALTA DIMENSION QUE PLANTEAN, LA PRIMERA APLICACION CONSIDERADA TRATA SOBRE LOS NUEVOS ENFOQUES DE CLASIFICACION DE ELECTROENCEFALOGRAMAS (EEG) PARA TAREAS BCI (INTERFAZ CEREBRO-COMPUTADORA) Y LA MEJORA DEL SISTEMA PORTATIL DE ADQUISICION DE BIOPOTENCIALES DESARROLLADO EN EL TIN2015-67020-P, LA SEGUNDA APLICACION TRATA SOBRE EL MODELADO SENSIBLE AL CONTEXTO EN LA ATENCION MEDICA PARA APROVECHAR LAS POSIBILIDADES QUE BRINDAN LAS MEJORAS EN LA TECNOLOGIA Y LOS SENSORES PARA SEGUIR LA EVOLUCION DE LOS PACIENTES Y DE LAS PERSONAS DEPENDIENTES, COMPUTACIÓN DE ALTAS PRESTACIONES\COMPUTACIÓN ENERGÉTICAMENTE EFICIENTE\COMPUTACIÓN HETEROGÉNEA\OPTIMIZACIÓN MULTI-OBJETIVO\COMPUTACIÓN EVOLUTIVA\COEVOLUCIÓN\ALGORITMOS DISTRIBUIDOS\APRENDIZAJE PROFUNDO\INGENIERÍA BIOMÉDICA\NEUROINGENIERÍA

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